新金融工具准则下商业银行资产减值会计处理与实例分析

于虹

（中国银行黑龙江省分行，黑龙江 哈尔滨 150000）

一、前言

资产减值是指企业或单位可回收资产的金额低于实际账面金额，资产减值会计处理出现的原因在于在金融市场中普遍存在各种原因导致的资产价值被高估现象，而资产价值高估不仅直接影响到企业或单位的财务报表，同时也将影响到企业或单位的实际经济利益。特别是商业银行面临较大的风险管理压力，准确开展资产减值会计处理尤为重要。在过去，商业银行开展资产减值会计处理的主要方法是已发生损失模型，虽然能够显示商业银行当期已发生的资产损失数据，但显然对金融工具风险的前瞻性与预测性明显不足，2017年我国财政部颁布了新的金融工具会计准则，并强调了预期损失法在商业银行资产减值会计处理中的应用要求。

二、金融资产减值模型——预期信用损失法

预期信用损失法是2017年新金融工具准则下的新要求，是区别于传统的已发生损失模型的更利于商业银行开展资产减值会计处理的新方法。已发生损失法，是只有在客观证据表明资产已经发生减值时，才需进行减值测试并确认减值损失，预期损失法则要求只要自初始确认时起，金融工具的信用风险有显著增加时，无论是否存在客观减值证据，都应该确认整个存续期的预期信用损失。即使从初始确认后金融工具的信用风险无显著增加，也要确认报告日后12个月的预信用损失。已发生损失模型是在会计期末对金融资产做减值测试并确认减值事实存在，再将测试结果与预期值的差额计提为减值损失。已发生损失模型的依据为权责发生制，其目的是为了给会计信息使用者提供确凿的判断依据，但已发生损失模型虽然能够明确当期金融资产损失数值，却无法就未来可能面临的金融资产损失及损失程度做出前瞻性预测，这不仅不利于商业银行风险管理要求，同时对于我国金融市场的整体发展的推动作用也相对较小。所以，2017年我国财政部颁布了新金融工具准则，即以预期损失模型替代已发生损失模型，成为商业银行金融资产减值会计处理的主要方法。

三、预期信用损失法三阶段

确定预期信用损失法三阶段是为了更准确更科学地对信用风险做出有效评估，是金融工具减值时点确认的关键环节。第一阶段为初始确认时点，信用风险尚未显著增加，本着会计计量的谨慎性原则，金融资产入账初期进行减值损失计提确认，能够督促企业更加关注自身金融资产信用风险情况。第二阶段为自初始计量后，信用风险显著增加但未发生信用减值，应当按照金融工具存续期间的预期信用损失计量损失准备。第三阶段为初始确认后发生信用减值，应当按照金融工具整个存续期的预期信用损失计量损失准备，与前两个阶段金融资产计量不同，该阶段因已发生减值，应按扣除减值之后的摊余成本计算利息收入。

四、C商业银行信用损失模型应用实例分析

（一）案例说明

C商业银行2018年积极适应新金融工具准则变化，在资产减值会计处理中将已发生损失模型替换为预期损失模型，并作为后续金融资产减值会计处理工作的主要适用方法。D公司为C商业银行长期贷款客户，往年贷款信用评级良好且贷款本息偿还及时，但2019年上半年D公司因盲目扩张负债高企，最终导致借款违约，其信用评级从AAA降为C。

（二）预期损失模型计算及结果

C商业银行如按照已发生损失模型计量，由于C公司遭遇不利于企业发展的不利因素，其贷款按照贷款信用评级降为次级类贷款，如贷款总额为五千万元人民币，按照25%计提减值损失为十二万五千元人民币。而C商业银行如按照预期损失模型进行计算，按照Matlab软件迭代算法计算出第一年违约率为PD=1.12%，其后由于D公司遭遇信用评级下降，第二年违约率为1.48%，预期信用损失率1.11%，第三年违约率1.83%，预期信用损失率1.37%，第四年2.18%，预期信用损失率1.64%，第五年2.53%，预期信用损失率1.9%。预期损失模型在其后每一年还会根据国家政策或其他宏观条件进行相应调整，假设第三年市场环境发生变化，对D公司发展产生利好影响，银行可适当调低第三年违约率为1.12%，第二年违约率为1.48%，第三年为1.4%，第四年违约率为2.18%，第五年违约率为2.53%。假设第四年受行业现状变化影响，D公司利润大幅减少，或可影响第四年违约率，因此银行再次做出未来1到5年违约率调整，调整结果分别为1.12%、1.48%、1.4%、2.6%、2.53%。

（三）案例分析

根据上述C商业银行对D公司分别采用已发生损失模型计量与采用预期损失模型计量的案例，可以看出已发生损失模型计量结果，初期收益率12%，第一次调整收益率12%，第二次调整收益率5%。按照预期损失模型计量，初期收益率10.53%，第一次调整后收益率10.61%，第二次调整后收益率10.54%。从结果而言，已发生损失模型下C商业银行对D公司贷款减值会计处在初期与第一次调整后没有发生变化，而当D公司出现评级下调时的收益率出现断崖式下跌。相对于无法有效反映未来信用风险及违约率变化的已发生损失模型而言，预期损失模型更能够根据客观减值证据做出及时调整，以平滑每次调整后的整体收益率，同时预期损失模型能够更加充分且全面的预判企业信用风险、有效平滑收益并有效防止“断崖效应”的出现。此外，已发生损失模型只能够直观反应当期损失所带来的违约及收益率下降，对于收益率下降的原因及如何受到信用风险影响的变化发展趋势无法有效进行反应，从某种角度来说，已发生损失模型的收益率断崖式下降也并没有真实反映违约情况。

五、新金融工具准则对商业银行财务的影响及应对策略

（一）预期损失模型影响

预期损失模型对当前商业银行资产减值会计处理提出了更多要求，同时也在一定程度上改变了商业银行当前的财务工作计量方法。如由于预期损失模型要求在初期就进行资产减值计提，同时在此后需要进行相应调整，这不仅增加了相关人员工作量，同时还可能对商业银行财务账面利润产生较大影响。再如，预期损失模型因涉及违约概率等估计与判断，会导致利润与资本的操纵，如果增加金融资产减值计提金额，会进一步减少银行账面资产，也会在一定程度上影响到银行利润，从而削弱银行资本充足率，降低银行应对风险的能力。

（二）加强预期损失模型应用质量的建议

首先，预期损失模型应用相对于已发生损失确认而言，从信息需求、部门配合以及风险评估与确认工作上提出了更高要求，不仅要求会计部门本身需要进一步细化与优化自身工作内容，同时也需要其他部门更多配合才能实现信息获取、风险评估及预期损失确认工作的有序开展。因此，银行应当在看到这一点的基础之上加强部门间的协作性提升，加强宣传协作及信息共享意识。其次，预期损失模型相对于已发生损失模型来说，不仅需求更庞大的相关数据及部门联动，同时对于数据传输的及时性与有效性也提出了更高要求。商业银行想要切实提高预期损失模型应用质量就必须看到大数据技术应用的必要性与重要性，加强银行内部网络建设、加强各部门数据传输端口统一、加强银行财务数据服务共享平台搭建，为预期损失模型积极应用打造良好的内部环境。最后，鉴于目前预期损失模型中十分重要的违约与信用风险尚存在如何有效界定的现实问题，商业银行一方面应当加强实际操作中风控与信用评估体系的优化与完善，同时加强相关岗位及人员的合规性审查，杜绝在操作中因为定义模糊难以清晰界定等问题而导致的操纵利润现象，进一步规范净化银行内部环境。

六、结束语

预期损失模型相对于原有的已发生损失模型，更能够帮助商业银行在资产减值会计处理中获取准确信息、保证银行会计信息的真实性及有效性，但在实际操作中仍然存在着一些值得研究与思考的具体问题，这仍然需要我们不断地从实践中归纳与总结，以推动预期损失模型在商业银行资产减值会计处理中更好的应用。